写书与
长文
BookCraft · 51 本已交付的全流程流水线。
01PRACTICAL MAP · SELF-DOCUMENTED
AI USAGE MAP · SELF-DOCUMENTED · BUILD-IN-PUBLIC
按任务类型拆开看:每个常见任务,配哪几个 Skills、走哪条 工作流、去哪些 记忆 锚点里找答案。 不是给 Agent 列能力的宣传页,而是我自己反复验证过的「会用」清单。
我是 AILong(孙建伟),在磨铁做内容 13 年,现在在跑一个本地 Goal 模式的桌面 Agent(基于 Electron + Claude Agent SDK)。 这个地图从那台机器长出来:~166 个 skills、4 层记忆(Core / 一级索引 / 二级索引 / 工作日志)、5 年靠 AI 赚 2500 万目标下的「垂直经验 × AI 工具」实践样本。
十类常见任务,每类按「配 Skills → 工作流 → 记忆锚点 → 踩坑」四段写。
BookCraft · 51 本已交付的全流程流水线。
013 路并行 + 内部素材 + 焦虑单独成文。
02CDP 优先、登录墙走 8305、全网 fallback。
03ChatGPT 免费默认 + apiyi 兜底 + 长图。
04B 站 ASR + 飞书妙记 + 本地 Whisper。
05Claude Code / Codex / Cursor · 三层并行。
06lark-cli · 文档/IM/妙记/任务/审批 一把抓。
07Duip / Mengke / 梦珂方法论固化进 skill。
088308 content-studio + dataviz + 报表。
09create_automation + scheduler + 心跳。
10想不起完整工作流?这里每张卡是「入口 + 3 个核心 Skills + 一句话目标」。
BookCraft 跑通 50+ 次的「选题→调研→大纲→多 agent 写作→verifier 审查→双交付」流水线。
bookcraft8305-aiddocs-skillstopic-research-skill 查看完整工作流3 路并行调研 + 内部素材(一手播客/笔记)+ 焦虑视角单独成文 + 飞书个人文档。
deep-research-v3deep-researchresearcher 查看完整工作流CDP 优先(登录态浏览器)→ 静态 fetch → 全网搜索兜底;登录墙走 8305 知识库。
web-accessgemini-patternunified-search 查看完整工作流chatgpt-image-web(CDP 免费高质量,默认首选)→ image-gen-apiyi(API 兜底)→ 长图 longimage。
chatgpt-image-webimage-gen-apiyilongimage 查看完整工作流B 站视频优先 bili-asr(带视频结构信息);飞书妙记走 lark-cli;本地 Whisper/qwen3-asr 兜底。
bili-asrqwen3-asrlark-minutes 查看完整工作流三层并行:Claude Code(主写)+ Codex CLI(核对)+ Cursor(修改);Goal Agent 用 coder 子代理委派。
claude-codecodexfastapi-build 查看完整工作流lark-cli 一把抓:IM / 文档 / 妙记 / Drive / 任务 / 审批 / Base / 表格 / 视频会议 ……
lark-clilark-doclark-im 查看完整工作流Duip 写作技能拆解 + 梦珂方法论 skill + dbs-xhs-title 标题公式 + space-xhs-* 系列。
mengke-xiaohongshudbs-xhs-titlespace-xhs-writer 查看完整工作流8308 content-studio(个人选题工作台)+ dataviz skill 配色规范 + data-analyst 子代理。
content-studio-pipelinedatavizdata-analyst 查看完整工作流create_automation 写定时(cron / interval / event)+ 8306 scheduler 跑 + schedule_conversation_wakeup 写会话心跳。
create_automationschedulerwakeup 查看完整工作流一本《XXX》落盘 = 调研(8305 + 微信读书榜单 + 当当榜)→ 大纲(bookcraft v1.6.0 多模式)→ 多 agent 并行写作(按章拆 + 共享 verified_facts)→ 独立 verifier 审 → 组装 → 双形态交付(HTML 在线 + PDF 排版)。
bookcraft(写书主 skill,三模式:长书/小册/汇编)topic-research-skill(6 平台原始数据 + 立项报告)8305-aiddocs-skills(拉素材库全文)dbs-deconstruct(概念拆解做章节骨架)content-parser / humanizer-zh(润色去 AI 味)research/00_verified_facts.mdproject/bookcraft-skill.md(主入口)reference/book-inventory-landscape.md(51 本版图)reference/ai-writing-publishing-industry-2026-08-12.md(出版业判断)feedback/bookcraft-writer-fake-completion.md(假完成陷阱)feedback/book-deconstruct-pitfalls.md(5 主题字典/超时/接力)⚠️ 写作 agent 默认落在字数下限(±15%)——需要在 STYLE 明确「按上限写」;跨章共用案例必须引用 verified_facts 防漂移。
第一次跑通是 2026-08-12「AI 写书冲击出版业」。已成 SOP:不是「先调研再写」,而是「子代理空跑期间主代理把不依赖网络的章节(目录、焦虑分析、报告骨架)写完」——等素材包到位再整合。
deep-research-v3(固化自 8306「深度研究(v3)」)deep-research(旧版,fallback)researcher(Goal Agent 子代理)8305-aiddocs-skills(内部一手素材)explainer(交付物长读版)04_anxiety_analysis.mdreport.md(唯一正文源)lark-cli docs +create → 个人飞书文档(user 身份)reference/research-insight-task-playbook.md(已验证 SOP)reference/vertical-experience-ai-leverage-evidence.md(垂直经验论)feedback/report-deliverable-feishu-doc.md(飞书文档=docs +create)feedback/raw-transcript-preference.md(一手逐字稿)feedback/material-body-completeness-scan.md(正文完整性扫描)⚠️ 子代理学术引用可能把机构/作者写错(出版业轮把「石溪/哥大」误写过 MIT),并入前对关键引用做一手溯源,勘误在产物里显式标注。
web-access 是 166 个 skills 里最高频的那个——背后是 CDP(Chrome DevTools Protocol)操控已登录的浏览器,能绕过小红书、即刻、公众号、抖音、微博、推特等的登录墙。Gemini pattern 用于 web-access 解决不了的(动态重渲染 + 登录态双依赖)。
web-access(CDP,登录态浏览器)web-access.bak(旧版兜底)gemini-pattern(Gemini 全链路实测 pattern)agent-browser(轻量 CDP 替代)brave-search / tavily-search(搜索 API)unified-search(聚合多源)web-crawler(批量爬)reference/web-access-site-patterns-validity.md(site-pattern 有效性)reference/search-stack.md(搜索工具栈)reference/gemini-pattern.md(gemini 自动化全链路)reference/jike-scraping-assets-landscape.md(即刻四路)feedback/research-verify-local-entity-first.md(先确认本机实体)⚠️ CDP 多 worker 并发易触发浏览器实例相互干扰;豆瓣 subject_search 必触发 POW Shield 反爬(2026-08-17 实测)。
chatgpt-image-web 走 CDP 调已登录的 chatgpt.com/images/,免费 + 高质量,是默认首选;并发场景走 image-gen-apiyi 兜底;磨铁内网走 xiron-imagegen-skill;OpenClaw 生态走 image-gen。内容拆解成信息长图走 longimage(与生图无关,独立流水线)。
chatgpt-image-web(CDP,免费,高质量,默认)image-gen-apiyi(apiyi gpt-image API 兜底)xiron-imagegen-skill(磨铁内网生态)image-gen(Labnana API,OpenClaw)longimage(信息长图流水线,非生图)dataviz(图表配色规范)reference/image-gen-skills-inventory.md(4 通道全景速查)reference/ppt-deck-toolchain-local.md(PPT 工具链)reference/gamma-magazine-design-patterns.md(GAMMA 杂志风)reference/pyramid-principle.md(概念图配色)feedback/recognize-image-dark-glass-hallucination.md(视觉识别坑)⚠️ 旧目录 apiyi-imagegen 已被 image-gen-apiyi 取代——别再找它。视觉验证用「图→文字」不保留图本身,要原图仍走会话记录 base64 提取。
B 站优先 bili-asr(带视频结构信息:分P / 弹幕 / 时间戳);本地音频走 qwen3-asr 或 DashScope Paraformer;飞书会议直接 lark-cli minutes +detail。flomo 自我分析 = qwen3-asr 跑 2771 条本地语音笔记的实战。
bili-asr(B 站视频转写,带结构信息)qwen3-asr(本地音频,默认模型)whisper-asr(本地 Whisper)asr(通用 ASR 调度)lark-minutes(飞书妙记)flomo-语音笔记-ASR-补全(flomo 专项幂等)embedded-captions(嵌入字幕生成)reference/dashscope-asr.md(阿里百炼实时流式)reference/feishu-minutes-generated-event.md(妙记事件订阅)reference/xiangtan-all-episodes.md(《详谈》全量索引)project/flomo-self-analysis.md(74 万字本地分析)feedback/ios-recording-pitfalls.md(录音坑)⚠️ 妙记 detail 接口区分权限与归属——无权限时如实说明「不是不存在」,不要瞎猜。flomo 幂等脚本可断点续跑,~99.9% 可读率。
Goal Agent 本身就是 AI 编程产物。本地跑三个工具并行:Claude Code(主写,Anthropic SDK)+ Codex CLI(核对,OpenAI)+ Cursor(修改编辑)。Goal Agent 内部用 coder 子代理委派实现任务,用 researcher 子代理调研,用 verifier 子代理审查——但内置 Explore 也常被主代理直接调用。
claude-code(主写)codex(OpenAI 对照)cursor(修改编辑)fastapi-build(FastAPI 服务快速搭建)git-auto(自动 commit)debug-issue.md(排障)refactor-safely.md(安全重构)explore-codebase.md(代码探查)project/goal-agent-project.md(主项目结构)project/goal-agent-runtime.md(运行机制)reference/goal-agent-http-api.md(HTTP 外部协调)reference/ai-coding-skill-kits.md(五库地图)feedback/claude-code-env.md(CC 本机环境)feedback/subagent-model-401-fallback.md(子代理 401)⚠️ 子代理模型认证失败(claude-opus-5 401)整次委派失败——主代理需 fallback 到 Explore 或本地执行。SDK 升级时子代理名 Task→Agent / TodoWrite→TaskCreate 是已知坑。
飞书几乎所有操作都走 lark-cli(不是 MCP server,是 CLI):doc / im / minutes / drive / calendar / contact / sheets / task / approval / base / event / vc / vc-agent / okr / wiki / markdown / app / whiteboard ……每个域一个 skill。先 lark-cli skills list 看能力集合。
lark-cli(CLI 本身)lark-doc / lark-markdown(文档)lark-im(消息/群)lark-minutes(妙记)lark-drive(云空间)lark-base(多维表格)lark-task(任务)lark-approval(审批)lark-calendar(日程)lark-sheets(表格)lark-apps(妙搭 HTML 应用)lark-ai-project-weekly-report(AI 周报)lark-cli skills list 看能力集合(必先)docs +create(/docx/)— 不要 drive +uploadim +messages-send --as user(user 身份)apps +create --app-type html + +html-publishminutes +detail(区分权限)task +create / approval +instance-createlark-ai-project-weekly-report 一键verify_delivery identity=userreference/lark-cli.md(CLI 23 域地图)reference/lark-apps-miaoda-deploy.md(妙搭部署)reference/lark-groups.md(常用群 chat_id)reference/feishu-docs-db.md(feishu_docs.db 库)feedback/lark-default-plain-message-not-card.md(默认纯文本)feedback/share-singlepage-html-prefer-miaoda.md(妙搭优先)feedback/report-deliverable-feishu-doc.md(个人文档姿势)⚠️ 飞书个人文档必须 docs +create(/docx/),不是 drive +upload(/file/)——后者 verify_delivery 不支持。user 身份发送避免 bot 230013 错误。
小红书不是「写」的问题,是「会写」的问题。把别人的爆款拆解成 skill 才有复利。我拆过 Duip、梦珂两个人的方法论;dbs-xhs-title 沉淀了 75 个验证过的标题公式;space-xhs-* 系列覆盖账号画像 / 选题 / 封面 / 标题 / 写作 5 个域。
mengke-xiaohongshu(王梦珂方法论)duip-xhs-writing-skills(Duip 拆解)dbs-xhs-title(75 标题公式)space-xhs-account-audit(账号画像)space-xhs-hotspot(热点)space-xhs-cover(封面设计)space-xhs-title(标题生成)space-xhs-writer(正文写作)space-xhs-note-analytics(笔记分析)xhs-html(HTML 笔记页)xhs-series(系列化)content-studio-pipeline(8308 一条龙)reference/xhs-card-viral-patterns.md(3:4 卡片爆款)reference/mengke-xiaohongshu-skill.md(梦珂方法)reference/duip-xhs-writing-skills-2026-08-12.md(Duip)reference/xhs-content-scraping-sop.md(图文抓取)reference/creator-buddy-xhs-skills.md(SpaceZephyr 库)project/xhs-card-pipeline.md(卡片流水线)⚠️ 同一 angle 派生 3 张卡会让 8889(同质化阈值)报错;图文笔记页脚互动数据是制图时快照,不是实时。
8308 content-studio = 个人选题/内容工作台(端口 8308、PM2);dataviz skill 强制使用品牌中性占位色板 + 设计系统无关方法;data-analyst 子代理专门做「读数据 → 出洞察」。可视化不是单点技能,是「图是不是这个故事最合适的形态」。
dataviz(设计系统无关的配色 / 形态方法)data-analyst(读数据 + 出洞察子代理)content-studio-pipeline(8308 一条龙)visual-designer(视觉设计辅助)pyramid-principle(结构图配色)file-organizer(产物归档)reference/content-studio-pipeline-skill.md(8308 skill)project/content-studio.md(8308 工作台)reference/realreplicabench-design.md(评测集工程哲学)feedback/content-studio-card-homogeneity.md(同质化陷阱)feedback/reveal-on-scroll-headless-pitfall.md(截图坑)⚠️ Playwright 截带 scroll-behavior:smooth 的页面会抓平滑滚动中间帧——截图前先置 scrollBehavior=auto。
create_automation = 独立新会话(prompt 必须自包含)。schedule_conversation_wakeup = 当前对话心跳(沿用上下文)。scheduler (8306) = 团队级调度。monitor 这类长跑用会话心跳,不创建 N 个独立任务。
create_automation(Goal Agent in-process MCP)schedule_conversation_wakeup(会话心跳)scheduler(8306 MCP)lark-ai-project-weekly-report(周报自动)lark-workflow-standup-report(站会)lark-workflow-meeting-summary(会议纪要)goal-launcher(8325 预设任务)create_automation cronintervalonceeventschedule_conversation_wakeup every_minutesscheduler create_taskrun_automation_now 试跑 + toggle_automation 启停list_automations + get_automationreference/8306-scheduler.md(8306 调度)reference/goal-agent-http-api.md(外部协调)feedback/8325-auto-trigger-visible-config.md(配置可见)feedback/goal-launcher-auto-execute.md(自动执行)feedback/wait-external-pipeline-polling.md(后台轮询)feedback/monitor-book-batch-loop-progress.md(写书监控)⚠️ 自动化里不注册 ask_user / render_mermaid / render_svg——避免无人值守任务被自己卡住。condition 命令无确认即可执行任意 shell 是当前 P0 安全项。
每条坑都对应一次失败 + 一次自检。后续 agent 接手同场景能少走一遍。
Explore 子代理盘点目录时启动即报错 401 Model claude-opus-5 is not supported;fallback 没实现,导致无谓重试。修复方向:① 模型解析处加自动降级;② 委派失败时把「模型不受支持」作为可识别错误返回;③ Agent 工具层加 model 校验。记忆:feedback/subagent-model-401-fallback.md
drive +upload 返回 https://xiron.feishu.cn/file/<token>,verify_delivery 不支持;标准姿势 = docs +create(/docx/)。每个新 agent 第一次交付飞书都会撞一次。记忆:feedback/report-deliverable-feishu-doc.md
案例调研代理回报「所有素材已充分收集」即结束,research/02_cases.md 未写入;写作代理写完 ch07 报「现在写第 8 章」即结束,ch08 缺失。主代理必须抽查产物文件(尤其子代理回报里有「正在写」字样)。记忆:feedback/bookcraft-writer-fake-completion.md
主会话回合由 SDK 子进程的一次输出驱动;模型完成后主进程无新消息来源,会话空闲等待下一次触发(用户消息 / wakeup / 自动化)。98 分钟空闲被误判为崩溃,复现 5 个子代理正常返回。修复:长任务在多交付物接力点要么同一回合写完,要么让出回合前输出明确进度文本。记忆:project/goal-agent-runtime.md 「主会话回合驱动机制」节。
@anthropic-ai/claude-agent-sdk 升级后子代理工具 Task 改名 Agent,任务清单工具 TodoWrite 改名 TaskCreate / TaskUpdate / TaskList / TaskGet。旧代码只监听旧名字 → 整条链路静默失效。下次再升级 SDK 时先看 node_modules/@anthropic-ai/claude-agent-sdk/sdk-tools.d.ts。
HTML 页面要体现「由哪个模型生成」——<title> + 刊头 + 尾页三处。2026-08-13 两次口头追加(v4 flash → v4 pro)钉死为稳定偏好。默认客户端模型引用 deepseek-zen::deepseek-v4-flash,但当前会话用 v4 pro 时按实际写。记忆:feedback/html-delivery-model-attribution.md
8 个写作 agent 各自读素材包,互不可见导致同一案例叙述漂移(保险「首月 1 元」案例根因 / 抖音日活 700万 vs 17万 / 微信红包年份错位)。修复:调研阶段强制产出 research/00_verified_facts.md,写作 agent prompt 明确「涉及共用案例/数据必须引用事实清单口径」。记忆:feedback/bookcraft-writer-fake-completion.md
曾踩「以为 rust 更快吗」「Cargo.toml 不存在」——Rust 在 I/O 密集应用(goal-agent 99% 时间等 API)感知不到性能优势;could not find Cargo.toml 是「当前目录不是 Rust 项目」而非「包不存在」。结论:交付结论必须来自实测,不信纸上推理。记忆:feedback/measurement-over-assumption.md
用 20 个常用端口把所有服务串起来——记住端口比记住功能路径快。
每轮任务收尾时同步提出的系统优化点——累积成池,由进化方向轮次消化。
我自定义了「Goal Agent 改进建议」流程:发现可优化细节 / 缺工具 / 安全风险,立刻记一行到改进池(project/goal-agent-improvement-suggestions.md)。当前状态(2026-08-18):已完成 15 条、部分实现 3 条、待办 ~50 条,按 P0/P1/P2 排期。
完整列表 + 证据 + 优先级排期:project/goal-agent-improvement-suggestions.md(~50 条)
完整索引在 reference/claude-skills-inventory.md,这里按任务归类。
边用边提的优化点——下次新会话能直接读 project/goal-agent-improvement-suggestions.md。
find ~/.claude/skills 核对磁盘库存,走等价路径(lark-cli 替代 lark_doc_fetch)。/api/agent/schema 看是否有批量端点。research/00_verified_facts.md 防跨章漂移。sdk-tools.d.ts 看 TodoWrite / Task / AgentInput 是否变。13 年图书行业经验 × AI 工具 = 我能给别人的,别人给不了我的。
不追所有热点,不堆数据,不推服务。先定义要改变的业务结果。
代码、运行、真实用户路径、跨平台数据交叉验证,不信纸上推理。
每个反复出现的任务都提炼成 SOP,沉淀到 memory / catalog / 工作流。
一篇文章、一本 51 本书库、一段流水线、一份 verify=verified 产物。
data/memory 核心记忆 + 反馈索引 + 项目记忆 + 参考记忆共 ~150+ 条事实交叉验证